13 resultados para MATRIX-ENSEMBLES

em Université de Montréal, Canada


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Affiliation: Département de Médecine, Faculté de médecine, Université de Montréal & Centre de Recherche du Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Hôpital Notre-Dame du CHUM

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Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

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On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

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La version intégrale de ce[te] mémoire [thèse] est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (http://www.bib.umontreal.ca/MU).

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Réalisé en cotutelle avec l'Université Paris-Diderot.

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Le paysage philosophique en théorie de l’action contemporaine est largement façonné par l’argument de l’exclusion causale de Kim. Cet argument menace apparemment le physicalisme non réductionniste, posture ontologique qui affirme l’irréductibilité des propriétés mentales aux propriétés physiques. C’est qu’il mène à la conclusion que les propriétés mentales sont soit des propriétés physiques, soit des épiphénomènes, au sens où elles semblent dépourvues de toute efficacité causale. Dans cet article, je vais examiner une tentative récente et prétendument non réductionniste d’éviter les conclusions de l’argument de l’exclusion causale, soit la théorie de la réalisation par sous-ensembles de Shoemaker. Je vais montrer que cette théorie échappe aux critiques de Kim seulement au prix de l’abandon du non-réductionnisme. Je tenterai aussi de prouver que même en s’inspirant des idées de Pereboom sur la réalisation, Shoemaker ne peut échapper au réductionnisme.

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L’ontologie de Leśniewski est un calcul général des noms. Elle fut créée par Leśniewski pour apporter une solution naturelle au paradoxe de Russell en théorie naïve des ensembles. L’ontologie a été perçue par ses défenseurs et par ses adversaires comme une théorie incompatible avec la théorie des ensembles. Dans le présent texte, nous montrons que l’ontologie de Leśniewski permet, au contraire, de définir une théorie des ensembles qui coïncide avec la théorie de Zermelo- Fraenkel.